重要的Python庫：NumPy和Pandas介紹

在Python編程中，NumPy和Pandas是兩個最強大的庫，用於數值計算和數據操作。

NumPy：數值計算的基礎

NumPy（Numeric Python）支持多維數組和各種數學函數，使其成為科學計算中不可或缺的工具。

1. NumPy是Python中用於數值計算的基礎庫。
2. NumPy之所以在數值計算中如此重要的原因之一是，它針對大型數據數組的效率而設計。其中的原因包括：
   • 它在內部以連續的內存塊存儲數據，與其他內置的Python對象獨立。
   • 它對整個數組執行復雜的計算，無需“for”循環。
3. ndarray是一個高效的多維數組，提供快速的數組導向算術操作和靈活的廣播功能。
4. NumPy的ndarray對象是Python中大數據集的快速靈活容器。
5. 數組使你可以存儲相同數據類型的多個項目。正是圍繞數組對象的功能使得NumPy在執行數學和數據操作時如此方便。

NumPy操作

創建數組：

重塑數組：

切片和索引：

算術運算：

線性代數：

統計操作：

NumPy數組與Python列表的區別

數組和列表之間的主要區別在於，數組設計用於處理向量化操作，而Python列表則不是。這意味著，如果應用函數，它會對數組中的每個項目執行，而不是對整個數組對象執行。

Pandas

Pandas脫穎而出，是最強大的數值計算和數據操作庫之一，對於人工智能和機器學習領域至關重要。

Pandas，像NumPy一樣，是最流行的Python庫之一。它是對底層NumPy的高級抽象，使用純C編寫。Pandas提供高性能、易於使用的數據結構和數據分析工具。Pandas使用兩種主要結構：數據框和系列。

Pandas系列中的索引

一個Pandas系列類似於一個列表，但不同之處在於系列將每個元素與標籤關聯起來。這使其看起來像一個字典。如果用戶沒有明確提供索引，Pandas將創建一個從0到N-1的RangeIndex。每個系列對象還具有數據類型。

Pandas系列有多種方法可以提取系列中的所有值，以及按索引提取單個元素。

索引也可以手動提供。

通過它容易通過它們的索引檢索系列的多個元素或進行組分配。

Pandas數據框

數據框是一個具有行和列的表格。數據框中的每一列都是一個系列對象。行由系列中的元素組成。Pandas數據框提供了各種用於數據操作和分析的操作。以下是一些常見操作的概述：

基本操作

創建數據框

• 從字典： pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
• 從CSV文件： pd.read_csv('data.csv')
• 從Excel文件： pd.read_excel('data.xlsx')

訪問數據

• 選擇列： df['col1']
• 選擇行： df.loc[0] (按索引標籤), df.iloc[0] (按索引位置)
• 切片： df [0:2] (前兩行), df[['coll', 'col2']] (多列)

添加和刪除列/行

• 添加列： df['new_col'] =
• 刪除列： df.drop('coll', axis=1)
• 添加行： df.append({'col1': 7, 'col2': 8}, ignore_index=True)
• 刪除一行：df.drop(0)

數據過濾

• 使用布爾條件：df [df['col1'] > 2]

數學運算

• 算術運算：df['col1'] + df['col2']，df * 2，等等。
• 聚合函數：df.sum()，df.mean()，df.max()，df.min()，等等。
• 應用自定義函數：df.apply(lambda x: x**2)

處理缺失數據

• 檢查缺失值：df.isnull()
• 刪除缺失值：df.dropna()
• 填充缺失值：df.fillna(0)

合併和連接數據框

• 合併：pd.merge(df1, df2, on='key_column')
• 連接：df1.join(df2, on='key_column')

分組和聚合

• 分組：df.groupby('col1')
• 聚合：df.groupby('col1').mean()

時間序列操作

• 重新取樣：df.resample('D').sum()（降低到每日頻率）
• 時間移位：df.shift(1)（將數據向前移動一個周期）

數據可視化

繪圖：df.plot()（線圖），df.hist()（直方圖），等等。

複雜的Pandas示例

1. 這裡，我們有按地區和年份索引的銷售數據。現在，我們計算每個地區銷售額的百分比變化。

2. 我們有一個包含產品和價格的數據集，計算每個類別的平均價格，並找到每個類別中最昂貴的產品。

3. 複雜的“應用”用法：

結論

這兩個庫，NumPy 和 Pandas，在現實應用中被廣泛應用，例如 BFSI（金融分析）、科學計算、人工智慧和機器學習，以及大數據處理。這兩個庫在數據驅動決策中發揮著至關重要的作用，從分析關鍵的股市趨勢到管理大規模的 ERP 業務數據。

對於初學者來說，下一步是通過參與小型項目、探索數據集，並將它們應用於現實情景中來練習使用 NumPy 和 Pandas。可以從 GitHub 下載有關金融、房地產或一般製造業業務數據的開源數據。有了這些源數據和這些庫，可以創建引人入勝的故事或實證分析。實踐經驗將有助於鞏固概念，為學習者做更多先進的數據科學任務做好準備。

總之，NumPy 和 Pandas 都是數據操作和分析的 兩個必不可少的 Python 庫。在這裡，NumPy 通過其高效的數組操作提供了對數值計算的強大支持，而 Pandas 在 NumPy 的基礎上提供了內在和直觀的數據結構，如 Series 和 DataFrame，用於處理結構化數據。